基于RPCA的群稀疏表示人脸识别方法

来源 :重庆邮电大学学报(自然科学版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：qiuzhizhedetiantang

【摘要】

：

针对训练样本图像和测试样本图像均存在光照、污染、遮挡等情况下的人脸识别问题,提出一种基于鲁棒主成分分析的群稀疏表示人脸识别方法(group sparse representation face recognition method based on robust principal component analysis, GSR-RPCA)。该方法将人脸图像由空域变换到对数域,增强人脸图像的对比度

【作者】

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胡静陶洋

【机构】

：

重庆邮电大学通信与信息工程学院

【出处】

：

重庆邮电大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

人脸识别鲁棒主成分分析低秩映射矩阵群稀疏 face recognitionrobust principal component analysislow r

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61801072),重庆市自然科学基金(cstc2018jcyjAX0344)

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